[Làm mới] Tạo ứng dụng bản đồ nhà hàng ngon (React Native & NestJS)
Bạn sẽ học quy trình phát triển và ra mắt ứng dụng ghi chép nhà hàng ngon của riêng mình bằng React Native. Chúng tôi đã chuẩn bị toàn bộ quy trình từ thiết kế, phát triển frontend và backend, cho đến triển khai.
1,444 học viên
Độ khó Trung cấp trở lên
Thời gian Không giới hạn
･
Đã chỉnh sửa
Thông báo ra mắt khóa học mới và sự kiện đánh giá
Thông báo phát hành bài giảng mới
Xin chào. Một khóa học mới đã được phát hành. Bài giảng này nói về việc tạo ứng dụng cộng đồng avatar bằng Expo. Bài giảng này sẽ hữu ích cho những ai gặp khó khăn trong phát triển CLI hoặc mới làm quen với phát triển React Native để bắt đầu phát triển React Native dễ dàng hơn.
Thông tin sự kiện đánh giá khóa học (Đã đóng)
Chúng tôi sẽ gửi phiếu quà tặng bên dưới thông qua chương trình rút thăm trúng thưởng cho những người để lại đánh giá về khóa học cùng với xếp hạng sao. Nhiều người đã để lại đánh giá 5 sao cho khóa học về cách tạo ứng dụng bản đồ nhà hàng . Sự kiện này không chỉ dành cho những bài giảng mới mà còn dành cho những người đã để lại đánh giá cho các bài giảng hiện có.
[2 Starbucks Americanos + Castella] Phiếu quà tặng cho 20 người
[Starbucks Americano] Phiếu quà tặng cho 20 người
Mục tiêu: Những người để lại đánh giá văn bản cho khóa học về cách tạo ứng dụng bản đồ nhà hàng hoặc ứng dụng cộng đồng avatar trong thời gian diễn ra sự kiện (tỷ lệ tiến độ ít nhất 7%)
Thời gian diễn ra sự kiện: Cho đến khi kết thúc thời gian đăng ký sớm cho Khóa học tạo ứng dụng cộng đồng Avatar ( ~12 tháng 3 năm 2025 )
Cách tham gia: Để lại đánh giá về khóa học và cung cấp biệt danh Inflearn cùng địa chỉ email đã đăng ký bằng biệt danh đó thông qua biểu mẫu Google.
Số lượng người rút tiền: Tổng cộng 40 người
Thông báo người chiến thắng: Ngày 19 tháng 3 năm 2025
❗ Lưu ý
Chúng tôi sẽ gửi cho bạn để bạn có thể sử dụng như một phiếu quà tặng KakaoTalk và chúng tôi sẽ gửi cho bạn mã đến địa chỉ email mà bạn đã nhập để bạn có thể trực tiếp đăng ký dưới dạng mã quà tặng.
Không được phép nhập dữ liệu trùng lặp và không được nhập dữ liệu chưa được đánh giá.